Apa Runcit Boleh Belajar dari Strategi Digital John Deere

AI dalam Pengangkutan & Logistik••By 3L3C

John Deere guna ekosistem digital & AI untuk jadikan data dan servis sebagai pendapatan berulang. Ini peta jalan yang runcit & marketplace boleh tiru sekarang.

AI dalam runcitAI dalam logistiktransformasi digitale-dagang B2Bdata pelangganautomasi gudangstrategi marketplace
Share:

Bagaimana John Deere Guna Data & AI – dan Apa Pengajaran untuk Runcit & E-Dagang

John Deere sekarang ada lebih 1 juta mesin yang “connected” dan platform digital mereka meliputi kira-kira 500 juta ekar ladang aktif di seluruh dunia. Sasaran mereka: 600 juta ekar menjelang 2030.

Angka ini bukan sekadar hebat untuk industri pertanian. Ia sebenarnya satu pelan besar tentang bagaimana syarikat tradisional guna data, AI dan ekosistem digital untuk cipta pendapatan berulang, kurangkan kebergantungan pada jualan sekali-sekala, dan kekalkan hubungan pelanggan jangka panjang.

Ini terus kena dengan cabaran pemain runcit besar dan marketplace di Malaysia: margin makin ketat, kos logistik meningkat, dan pelanggan sentiasa lompat platform. Sesiapa yang menang ialah pihak yang paling faham data pelanggan dan paling cekap guna AI merentas rantaian bekalan, fulfillment, dan pengalaman membeli-belah.

Dalam siri AI dalam Pengangkutan & Logistik ini, kisah John Deere beri satu cermin jelas: kalau syarikat traktor boleh berubah jadi syarikat data, kenapa rangkaian pasar raya, jenama fesyen, atau marketplace tak boleh bergerak secepat itu?

Artikel ini kupas langkah John Deere, dan terjemahkannya kepada tindakan praktikal untuk:

  • Rangkaian runcit besar
  • Marketplace dan platform e-dagang
  • Syarikat logistik dan fulfillment yang menyokong ekosistem tersebut

1. Ekosistem Digital John Deere: Bukan Sekadar Online Store

Inti strategi John Deere jelas: hubungkan mesin, pelanggan dan data dalam satu ekosistem digital, kemudian jadikan ekosistem itu sebagai sumber pendapatan berulang.

Mereka bangunkan beberapa pintu masuk digital:

  • Operations Center – platform untuk pantau dan optimakan prestasi mesin dan ladang
  • MyFinancials – pengurusan pembiayaan & kewangan pelanggan Deere
  • Equipment Mobile – akses mudah alih kepada data mesin
  • Shop.Deere.com – pesanan alat ganti, naik taraf fungsi, langganan servis

Seperti yang dinyatakan CTO mereka, Jahmy Hindman, fokus mereka ialah “unique monthly digital users” – berapa ramai pelanggan yang “masuk pintu digital” melalui apa-apa saluran sekali pun.

Maknanya, matlamat utama bukan lagi berapa banyak traktor terjual, tapi berapa banyak pelanggan yang aktif dalam ekosistem digital setiap bulan.

Apa maksudnya untuk runcit & marketplace?

Runcit besar dan marketplace sebenarnya sudah ada elemen yang sama, cuma jarang fikir secara menyeluruh sebagai ekosistem digital.

Contoh paralel yang jelas:

  • Operations Center → app pelanggan + loyalty + portal penghantaran
  • MyFinancials → BNPL, kredit kedai, dompet digital
  • Equipment Mobile → app rider / driver, app staf gudang
  • Shop.Deere.com → e-dagang B2B & B2C, pesanan berulang (subscription)

Bagi saya, kebanyakan peruncit buat silap di sini: mereka nampak setiap produk digital sebagai projek berasingan. John Deere pula anggap semuanya sebahagian daripada satu “web” data pelanggan.

Apa yang anda boleh tiru terus:

  1. Definisikan “monthly connected customers” anda.

    • Bukan hanya “active app users” tetapi merangkumi:
      • pengguna yang beli di web
      • penebus kupon di kedai fizikal
      • pengguna yang jejak penghantaran melalui SMS/WhatsApp
    • Letakkan KPI ini sebaris dengan metrik jualan.

  2. Reka semula semua touchpoint jadi pintu data.

    • Setiap interaksi (pickup di stor, parcel sampai lewat, return, pertanyaan chat) patut bercantum ke dalam profil pelanggan bersepadu.

Bila ini berlaku, anda sebenarnya bergerak ke arah apa yang John Deere buat: ekosistem, bukan silo.

2. Dari Mesin “Connected” ke Pelanggan “Connected” dalam Runcit

John Deere kini ada lebih 1 juta mesin yang disambung kepada rangkaian mereka. Setiap mesin hantar data masa nyata tentang penggunaan, lokasi, keadaan dan keperluan servis.

Dalam runcit dan logistik, aset “mesin” anda mungkin:

  • lori dan van penghantaran
  • forklift dan robot gudang
  • peti sejuk beku di stor dan kedai
  • rak pintar, sistem POS, loker self-collect

Jika semua ini “connected”, anda boleh capai apa yang Deere capai dalam pertanian: pemantauan berterusan + automasi keputusan.

Contoh praktikal untuk AI dalam pengangkutan & logistik runcit

  1. Peramalan permintaan dan pergerakan stok

    • Data jualan harian + status stok + data perjalanan fleet → model AI boleh jangka:
      • bila satu cawangan akan kehabisan stok
      • route penghantaran paling efisien
      • bila musim puncak (Raya, Tahun Baru Cina, 11.11) perlukan kapasiti tambahan

  2. Maintenance berasaskan data (predictive maintenance)

    • Seperti John Deere gunakan data mesin untuk servis sebelum rosak, syarikat runcit boleh:
      • jangka bila lori memerlukan servis brek sebelum breakdown di Lebuhraya PLUS
      • pastikan chiller pasar raya tak rosak pada minggu sebelum raya
    • Ini terus beri kesan kepada kadar penghantaran tepat masa dan kebolehcapaian stok di rak.

  3. Pemantauan last-mile delivery masa nyata

    • Data posisi rider, masa tiba, kadar kelewatan, feedback pelanggan → latihan model untuk cadangkan slot penghantaran paling realistik, bukan hanya paling menarik di skrin.

Realitinya, apa yang John Deere buat dengan tanah dan traktor, peruncit boleh buat dengan kenderaan, gudang dan stok. Perbezaannya cuma konteks, bukan teknologi asas.

3. Menjadikan Servis & Data Sebagai Sumber Pendapatan Berulang

Satu lagi pelajaran besar dari John Deere: jangan berhenti pada jualan peralatan. Mereka gunakan ekosistem digital untuk:

  • jual alat ganti secara online
  • naik taraf fungsi (contoh: ciri automasi baru) melalui perisian
  • aktifkan langganan servis & sokongan

Ini menyerap turun naik pasaran komoditi pertanian, kerana bila petani kurang beli mesin baru, mereka masih perlukan servis, alat ganti, data dan automation.

Apa analogi dalam e-dagang dan runcit?

Untuk rangkaian runcit dan marketplace, pendekatan sama boleh digunakan:

  1. Langganan & “recurring orders”

    • Keperluan asas (beras, susu, lampin, makanan kucing) → jadikan sebagai:
      • langganan bulanan dengan diskaun kecil
      • auto-reorder berdasarkan corak pembelian yang dikesan AI

  2. Servis bernilai tambah atas logistik

    • Contohnya untuk seller di marketplace:
      • “smart fulfillment” guna AI untuk pilih pusat gudang terbaik
      • insurans penghantaran
      • analisis jualan dan cadangan stok
    • Ini persis cara John Deere monetisasikan data ladang dan automasi mesin.
  1. Produk digital berasaskan data pelanggan
    • Untuk jenama besar dan FMCG:
      • laporan trend permintaan mengikut kawasan
      • prestasi promosi di pelbagai saluran
    • Semua ini boleh dikomersialkan, dengan batasan privasi yang jelas.

Pengajaran utama: pendapatan masa depan runcit dan marketplace tak boleh bergantung semata-mata pada margin jualan produk. Ia mesti merangkumi data, servis, dan automasi – sama seperti yang Deere sasarkan.

4. Dari Data ke Automasi: Bagaimana AI Jadi “Enjin Tersembunyi”

John Deere tekankan bahawa automation bukan satu produk berasingan, tetapi hasil gabungan hardware + software + data yang sudah lama mereka bina.

Dalam dunia pengangkutan & logistik runcit, AI sepatutnya berfungsi dengan cara yang sama: bukan “projek AI” yang terpisah, tapi lapisan pintar di atas infrastruktur sedia ada.

Di mana AI patut hidup dalam operasi runcit besar?

  1. Perancangan rangkaian pengangkutan

    • AI boleh optimakan:
      • lokasi gudang mini (dark store / micro-fulfillment)
      • zon penghantaran same-day vs next-day yang realistik
      • penggunaan partner kurier berbeza berdasarkan SLA dan kos

  2. Automasi dalam gudang

    • Sistem WMS diperkaya AI untuk:
      • susun atur rak mengikut “velocity” produk
      • susun jadual picking mengurangkan pergerakan staf/robot
      • jangka bottleneck bila ada kempen besar seperti 12.12

  3. Pengalaman pelanggan yang diperibadikan

    • Seperti John Deere guna data Operations Center untuk cadangan amalan ladang, peruncit boleh:
      • beri cadangan produk ikut lokasi, cuaca, musim perayaan
      • tetapkan “delivery promise” personal (ada pelanggan selalu ada di rumah petang, ada yang malam)

Bila semua aliran ini berasaskan data masa nyata, AI jadi enjin senyap yang mengurangkan kos operasi sambil meningkatkan kepuasan pelanggan.

5. Halangan Sebenar: Ekonomi Tak Stabil, Pelanggan Cerewet, dan Data Bersepah

Menariknya, walaupun John Deere hadir dengan visi digital jangka panjang, harga saham mereka turun selepas hari pelabur. Kenapa?

Kerana pelabur masih nampak:

  • tekanan pendapatan petani
  • kos pembiayaan yang tinggi
  • ketidaktentuan permintaan global

Ini kedengaran sangat serupa dengan apa yang pemain runcit dan marketplace lalui sekarang: ekonomi perlahan, pengguna berjimat, kos operasi naik.

Jadi apa pengajaran di sini?

  1. Transformasi digital bukan “perisai” dari realiti ekonomi – tapi ia buat syarikat lebih tahan.

    • John Deere guna pendapatan berulang dari servis & data untuk mengimbangi kejatuhan jualan mesin.
    • Runcit boleh guna pendapatan dari servis logistik, langganan dan produk digital untuk mengimbangi margin produk yang menipis.

  2. Pasaran mungkin skeptikal, tapi pelanggan akan rasa perbezaannya lebih dahulu.

    • Pelabur mungkin tengok angka suku tahun.
    • Pelanggan pula rasa: penghantaran lebih tepat masa, stok sentiasa ada, pengalaman membeli lebih mudah.

  3. Data bersepah adalah musuh utama.

    • Deere ambil masa bertahun-tahun membina infrastruktur connected machine sebelum automation benar-benar bersinar.
    • Banyak peruncit di Malaysia terus lompat ke “AI” sedangkan asas data (master data produk, identiti pelanggan, integrasi sistem) masih berterabur.

Saya berpendapat langkah paling bijak untuk 2026 bukan beli lebih banyak “tool AI”, tapi memastikan data runcit dan logistik anda cukup bersih dan berhubung untuk menyokong AI yang serius.

6. Di Mana Patut Runcit Besar Mula dalam 6–12 Bulan Akan Datang?

Mengambil inspirasi dari John Deere, berikut satu pelan ringkas tapi praktikal yang saya rasa realistik untuk rangkaian runcit besar, marketplace atau penyedia logistik:

  1. Tetapkan metrik “pelanggan connected”

    • Definisikan siapa dianggap connected (app, web, kad ahli, tracking link).
    • Laporkan angka ini di peringkat pengurusan setaraf metrik jualan.

  2. Pilih 1–2 ekosistem mini untuk diuji

    • Contoh:
      • ekosistem “groceries langganan” untuk bandar besar
      • ekosistem “seller premium” dengan fulfillment pintar
    • Pastikan semua touchpoint dalam ekosistem kecil ini berkongsi data.

  3. Sambungkan aset logistik utama

    • Mulakan dengan:
      • semua kenderaan penghantaran utama dipasang tracker
      • semua cawangan stor rekod status stok secara masa nyata
    • Ini cukup untuk bina model AI asas untuk perancangan route dan stok.

  4. Bangunkan satu produk AI yang jelas impaknya

    • Contoh projek “fokus & cepat nampak hasil”:
      • AI untuk optimakan route last-mile di satu bandar pilot
      • AI untuk peramalan stok di 10 kedai paling sibuk
    • Ikat projek ini dengan KPI yang keras: kos per penghantaran, kadar stok habis, masa penghantaran median.

  5. Rancang pendapatan berulang dari data & servis

    • Brainstorm: apa servis baru boleh dijual kepada seller, jenama, atau pelanggan akhir bila anda sudah ada data logistik yang lebih kaya?

Bila semua ini digerakkan secara konsisten, anda sebenarnya mengikut laluan yang sama seperti John Deere – cuma dalam konteks runcit dan e-dagang.

Penutup: Dari Ladang ke “Shopping Cart” – Masa Untuk Fikir Seperti John Deere

Kisah John Deere tunjuk satu hakikat yang ramai pengurus runcit masih rendah nilai: kuasa sebenar AI datang bila pelanggan dan aset operasi benar-benar “connected” dan datanya boleh diguna semula merentas fungsi.

Dalam siri AI dalam Pengangkutan & Logistik ini, John Deere mewakili satu kategori syarikat yang dulu kita anggap “low tech” tapi kini mengatasi ramai peruncit dalam memanfaatkan data.

Jika mereka boleh bina ekosistem digital yang merangkumi 500 juta ekar tanah, peruncit dan marketplace di Malaysia sepatutnya boleh membina ekosistem yang sama teguh merangkumi juta-juta bakul belian, pesanan dan penghantaran.

Langkah seterusnya terpulang kepada anda: adakah AI sekadar “projek pilot” di tepi operasi, atau benar-benar menjadi enjin utama cara anda mengurus stok, penghantaran dan pengalaman pelanggan harian?

Pilihan itu yang akan membezakan siapa yang menang dalam 3–5 tahun akan datang.